Este trabajo de memoria tiene por objetivo principal el diseño y aplicación de un modelo de comportamiento del usuario en un sitio web basado en la metaheurística de Optimización de Colonia de Hormiga (ACO por sus siglas en inglés). Desde el comienzo de la Web se ha buscado saber cuál es la mejor estructura y contenido para un sitio de tal forma que se asegure la captura y recepción de usuarios. Una de las posibles soluciones consiste en personalizar la navegación del usuario web, es decir, adaptar el sitio dependiendo de las preferencias y hábitos que se detectan, con el fin de facilitar el acceso a la información requerida. Lo anterior se puede lograr a partir de la extracción de información y conocimiento desde los datos que origina el usuario en su navegación, que quedan registrados en los archivos de web logs. De esta forma surge la necesidad de generar modelos y herramientas que asistan en el proceso de personalización de los sitios web, cuyo mayor problema radica principalmente en los altos volúmenes de datos a utilizar como también en la diversa naturaleza de los mismos. Frente a esto, se propone explorar la factibilidad ACO como una alternativa basada en la generación colaborativa de sesiones de usuario. Inicialmente se realizó un estudio de los métodos involucrados dentro de Web Mining, que abarcan desde la selección y preprocesamiento de los datos, hasta la obtención de conocimiento. Posteriormente se investigó la metaheurística de ACO desde sus bases biológicas hasta sus aplicaciones en problemas estándar, como también su utilización dentro del campo de Web Intelligence. En base a lo anterior, se diseñó un modelo de ACO que incorpora el aprendizaje desde las sesiones de usuario real, a través de la modificación continua de un vector de preferencias por texto, simulando la utilidad que percibe un individuo al enfrentarse con el contenido de una página web. Luego, conjuntos de hormigas entrenadas generan, a través de un proceso colaborativo y autocatalítico, sesiones artificiales, las cuales son posteriormente contrastadas con sesiones reales. El modelo fue aplicado en el sitio web del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile, del cual se extrajo tanto su estructura y contenido como las sesiones de sus visitantes. Los resultados obtenidos muestran que el modelo propuesto es capaz de ajustar en aproximadamente un 81% los patrones de navegación reales, en relación con una medida de similitud que incorpora tanto las páginas visitadas como también el orden de éstas dentro de las sesiones. En conclusión, es factible modelar el comportamiento del usuario en la Web a través de ACO en un nivel agregado, es decir, la identificación de las tendencias de comportamiento global por sobre las secuencias individuales. Asimismo, se debe señalar que dadas las múltiples variables existentes en los problemas relativos a Web Mining, es necesario realizar cambios considerables en la formulación tradicional de la metaheurística en estudio con el fin de lograr una adaptación coherente. Se propone como trabajo futuro el continuar con el desarrollo de mejores técnicas de extracción y preprocesamiento de los datos originados en la web, como también implementar los modelos en sitios más dinámicos tanto en su estructura como en contenido.